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Agent Requirement Analyzer
作者
LuiciferYi
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· v1.0.0
· MIT-0
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install agent-requirement-analyzer
功能描述
分析 AI 智能体平台的需求文档,提取测试需求、功能点、交互场景、边界条件。专注智能体创建、配置、发布、调用全生命周期。 Use when: 用户说"分析需求"、"需求解析"、"智能体需求分析"、"PRD 分析"。 NOT for: 生成测试用例(用 agent-testcase-generator)、生成测试方...
使用说明 (SKILL.md)
Agent Requirement Analyzer
飞书文档写入位置
知识库: 7616288931050507220
节点: 效果评测/需求分析报告
wiki_node: Eq5MwsZEpiKlP7kXzPFc8Uptnye
核心功能
分析 AI 智能体平台的需求文档,提取测试需求、功能点、交互场景、边界条件,并识别需求中的待确认项(不明确、缺失、矛盾的地方)。
When to Run
- 用户提供智能体平台的需求文档、PRD、用户故事
- 涉及智能体创建、配置、发布、对话测试等功能
- 用户要求"分析测试需求"或"提取测试点"
- 需要识别需求中的待确认项和缺失信息
Workflow
- 解析需求文档,识别智能体平台的核心功能模块
- 按智能体生命周期提取测试需求
- 识别需求中的待确认项(不明确、缺失、矛盾的地方)
- 输出结构化需求分析报告(含待确认项清单)
待确认项识别指南
在分析需求时,重点关注以下类型的待确认项:
1. 缺失的关键信息
- 未明确的数值限制(长度、大小、数量等)
- 未定义的枚举值(状态、类型、选项等)
- 未说明的异常处理逻辑
- 未提及的权限控制规则
2. 不明确的描述
- 模糊的形容词("大量"、"快速"、"及时"等)
- 未量化的性能指标
- 未定义的业务规则
- 未说明的默认值
3. 矛盾的需求
- 不同章节描述不一致
- 功能与性能要求冲突
- 用户体验与技术实现矛盾
4. 待决策事项
- 需要产品方确认的功能范围
- 需要业务方确认的规则逻辑
- 需要技术方确认的实现方案
核心功能模块识别
模块 1:智能体创建与配置
| 子功能 | 需求描述 | 测试关注点 |
|---|---|---|
| 基本信息配置 | 名称、描述、头像设置 | 必填校验、字符限制、特殊字符、重复名称 |
| 角色设定 | 系统提示词、角色定义 | 长度限制、格式校验、多语言支持 |
| 模型选择 | 基础模型、嵌入模型选择 | 模型列表展示、默认值、切换生效 |
| 知识库绑定 | 上传文档、选择知识库 | 文件格式、大小限制、绑定/解绑 |
| 工具配置 | 插件、Skills 启用 | 工具列表、启用/禁用、参数配置 |
模块 2:智能体发布与版本管理
| 子功能 | 需求描述 | 测试关注点 |
|---|---|---|
| 版本发布 | 创建版本、版本号管理 | 版本号格式、自动递增、发布前校验 |
| 版本回滚 | 回滚到历史版本 | 回滚后配置恢复、运行状态验证 |
| 版本对比 | 对比不同版本差异 | 差异展示、字段对比 |
| 发布审核 | 审核流程(如有) | 提交审核、审核通过/驳回、通知 |
模块 3:智能体调用与对话
| 子功能 | 需求描述 | 测试关注点 |
|---|---|---|
| 对话接口 | API 调用、流式/非流式 | 请求格式、认证鉴权、超时处理 |
| 对话测试 | Web 端对话测试窗 | 消息发送、回复展示、多轮对话 |
| 上下文管理 | 对话历史、记忆长度 | 上下文截断、记忆持久化 |
| 多模态输入 | 图片、文件上传 | 格式支持、大小限制、内容识别 |
模块 4:智能体监控与运维
| 子功能 | 需求描述 | 测试关注点 |
|---|---|---|
| 调用统计 | 调用次数、Token 消耗 | 数据准确性、实时性、图表展示 |
| 日志查询 | 调用日志、错误日志 | 日志完整性、检索功能、导出 |
| 告警配置 | 异常告警、阈值设置 | 告警触发、通知方式、恢复通知 |
智能体类型识别
根据需求识别智能体类型,不同类型有不同测试重点:
| 智能体类型 | 特点 | 测试重点 |
|---|---|---|
| 对话助手 | 通用问答、聊天陪伴 | 多轮对话、意图识别、回复质量 |
| 任务执行型 | 调用工具、执行动作 | 工具调用准确性、参数解析、异常处理 |
| 知识问答型 | 基于知识库回答 | 知识检索准确性、引用来源、未知回答 |
| 代码生成型 | 生成代码、调试 | 代码质量、语言支持、执行安全 |
输出格式
需求分析报告
1. 项目概述
- 平台名称:{platform_name}
- 版本:{version}
- 核心能力:{core_capabilities}
2. 功能模块清单
| 模块 | 优先级 | 功能点数量 | 预估测试工作量 |
|---|---|---|---|
| 智能体创建与配置 | P0 | {count} | {days}人天 |
| 版本发布管理 | P0 | {count} | {days}人天 |
| 对话调用 | P0 | {count} | {days}人天 |
| 监控运维 | P1 | {count} | {days}人天 |
3. 需求点详细拆解
{按模块逐一列出需求点及测试关注点}
4. 交互场景分析
| 场景 | 触发条件 | 涉及模块 | 数据流转 | 测试要点 |
|---|---|---|---|---|
| 创建智能体 | 用户填写配置并保存 | 创建配置 | 前端→后端→数据库 | 各字段校验、保存成功、列表展示 |
| 发布智能体 | 点击发布按钮 | 版本管理 | 生成版本→更新状态 | 版本号生成、状态变更、调用生效 |
| 对话调用 | API 请求 | 调用接口 | 请求→模型调用→返回 | 响应格式、流式输出、错误处理 |
5. 边界条件与异常场景
| 功能 | 边界条件 | 异常场景 |
|---|---|---|
| 名称字段 | 长度 1-50 字符 | 空值、超长、特殊字符、emoji、重复 |
| 角色设定 | 长度 0-10000 字符 | 超长、格式错误、注入攻击 |
| 知识库上传 | 单文件≤10MB | 格式不支持、空文件、超大文件、并发上传 |
| 对话调用 | Token≤4096 | 超长上下文、并发请求、超时 |
6. 待确认项清单(关键!)
待确认项是指需求文档中不明确、缺失、矛盾或需要进一步澄清的地方。
| 序号 | 待确认项 | 所属模块 | 问题描述 | 建议确认内容 | 优先级 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 角色设定长度限制 | 智能体创建 | 需求未明确角色设定最大长度 | 确认最大字符数(如10000字符) | P0 |
| 2 | 知识库文件格式 | 知识库绑定 | 需求未列出支持的文件格式 | 确认支持格式(PDF/DOCX/TXT等) | P0 |
| 3 | 版本号规则 | 版本发布 | 需求未说明版本号生成规则 | 确认版本号格式(如v1.0.0) | P0 |
| 4 | 对话超时时间 | 对话调用 | 需求未明确API超时时间 | 确认超时阈值(如30秒) | P0 |
| 5 | 并发用户限制 | 性能需求 | 需求未说明最大并发数 | 确认并发上限(如100用户) | P1 |
| 6 | 数据保留期限 | 监控运维 | 需求未说明日志保留时间 | 确认保留期限(如30天) | P1 |
待确认项分类:
- 🔴 缺失信息:需求中完全未提及的关键信息
- 🟡 不明确:描述模糊,存在多种理解可能
- 🟠 矛盾:不同地方描述不一致
- 🔵 待决策:需要产品/业务方决策的事项
处理建议:
- 将待确认项整理后发送给产品经理/需求方
- 在需求评审会议上逐一确认
- 确认后更新需求文档和测试用例
- 未确认的需求点标记为风险,预留测试时间
7. 数据流分析
graph LR
A[用户操作] --> B[前端]
B --> C[API 网关]
C --> D[智能体服务]
D --> E[模型服务]
D --> F[知识库服务]
D --> G[工具服务]
D --> H[数据库]
E --> D
F --> D
G --> D
D --> C
C --> B
B --> I[用户]
安全使用建议
This skill appears to do what it says (analyze agent PRDs and produce structured reports), but it includes explicit Feishu integration and a hard-coded Feishu knowledge-base/node where it will write results. Before installing or invoking it: 1) Confirm you want analysis outputs sent to that Feishu location (the SKILL.md lists IDs). 2) Check what platform Feishu connector permissions the skill will use (who can read the created docs). 3) If input documents contain sensitive data, avoid automatic publishing or disable Feishu writing. 4) If you don't trust the default destination, ask the skill author to make the output destination configurable or to require user confirmation before uploading. 5) Consider disabling autonomous invocation for this skill if you want to prevent background runs that could transmit data.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: agent-requirement-analyzer
Version: 1.0.0
The skill hardcodes specific Feishu Knowledge Base and Wiki Node IDs (e.g., 7616288931050507220) in SKILL.md as the mandatory destination for requirement analysis reports. While this aligns with the stated purpose of document generation, hardcoding a fixed external destination for potentially sensitive PRD data without user-configurable parameters poses a risk of data exfiltration.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description (analyzing agent requirement docs and extracting test points) matches the instructions and output format. However the SKILL.md also embeds a specific Feishu knowledge-base ID and node for writing results — this is not strictly necessary for the core analysis capability and is a surprising hard-coded destination.
Instruction Scope
Instructions only reference parsing provided requirement documents and producing structured reports, which is in scope. But they explicitly specify a Feishu write location and include allowed-tools for Feishu create/update/fetch; this means user-provided docs (and any extracted content) will be pushed to an external endpoint and a specific knowledge-space by default. The skill does not request explicit user confirmation or document how/when it will upload private content.
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec or downloaded code; no files are written to disk by an installer. This is the lowest install risk.
Credentials
The skill declares no required env vars or credentials, but it uses platform-level Feishu tools (feishu_create_doc, feishu_update_doc, feishu_fetch_doc). The presence of a hard-coded Feishu target is disproportionate unless the user expects reports to be published to that specific workspace — it effectively transmits analyzed content externally and requires platform Feishu integration/permissions.
Persistence & Privilege
always:false and no install persistence are appropriate. However the skill can be invoked autonomously (platform default) and it has tooling to create/update external documents; autonomous invocation combined with automatic external posting increases blast radius if misused. Consider restricting autonomous invocation or reviewing connector permissions.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install agent-requirement-analyzer - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/agent-requirement-analyzer触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
- Initial release of the agent-requirement-analyzer skill.
- Analyzes AI agent platform requirement documents to extract test requirements, features, interaction scenarios, and boundary conditions.
- Highlights and outputs a list of unclear, missing, or conflicting requirements needing confirmation.
- Focuses on the full lifecycle: agent creation, configuration, publishing, invocation, and monitoring.
- Generates a structured requirements analysis report for documentation and review.
元数据
常见问题
Agent Requirement Analyzer 是什么?
分析 AI 智能体平台的需求文档,提取测试需求、功能点、交互场景、边界条件。专注智能体创建、配置、发布、调用全生命周期。 Use when: 用户说"分析需求"、"需求解析"、"智能体需求分析"、"PRD 分析"。 NOT for: 生成测试用例(用 agent-testcase-generator)、生成测试方... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 89 次。
如何安装 Agent Requirement Analyzer?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install agent-requirement-analyzer」即可一键安装,无需额外配置。
Agent Requirement Analyzer 是免费的吗?
是的,Agent Requirement Analyzer 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Agent Requirement Analyzer 支持哪些平台?
Agent Requirement Analyzer 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Agent Requirement Analyzer?
由 LuiciferYi(@luiciferyi)开发并维护,当前版本 v1.0.0。
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